Зачем пианистка Анастасия Попова учит искусственный интеллект слышать и сочинять музыку

Объем рынка музыки, созданной искусственным интеллектом, в 2026 году может составить 5,55 млрд долларов. Сгенерированные машинами треки исчисляются миллионами, однако нейросети часто создают хаотичные композиции, и стриминговые платформы сталкиваются с засильем низкокачественного контента. При этом ограниченные возможности нейросетей, казалось, не позволяли изменить это, пока не удалось соединить в одном решении точные алгоритмы и живое искусство.

Фото: из личного архива Анастасии Поповой

Пианистка, композитор Анастасия Попова

Над таким проектом несколько лет работает пианистка, композитор, выпускница Московской консерватории и лауреат международных конкурсов Анастасия Попова. Она всю жизнь профессионально занимается музыкой, выступает в Карнеги Холле, а несколько лет назад начала переводить законы музыкальной гармонии на язык программирования. Неожиданное совмещение навыков привело ее к созданию гибридной модели, которая изменила представление о возможностях ИИ в искусстве. Какие ограничения нейросетей удалось преодолеть, а какие нет, и как музыку, построенную на основе чувств и восприятия человека, удалось перевести на язык кода и обратно — в интервью с Анастасией Поповой.

— Анастасия, обывателю кажется, что с появлением ИИ написать музыку проще простого: дал задание — и готово. Почему же музыканты и исследователи говорят, что до полноценного творчества ИИ еще далеко? И в чем вы видите главную проблему, исходя из вашей практики академического музыканта и разработчика?

— В том, что ИИ научился генерировать текстуры и звуки, но не способен самостоятельно выстроить осознанную музыкальную драматургию. Проще говоря, нейросеть не помнит, что она сыграла минуту назад, и не знает, к чему придет еще через минуту. Музыка, созданная исключительно сквозными нейронными моделями, получается хаотичной: в ней нет развития темы, нет логики построения фразы. Настоящее же произведение требует точной структуры.

— Как раз эту проблему решали участники хакатона в МГТУ им. Баумана. Как вышло, что вы стали одним из организаторов и наставников да еще судьей состязания разработчиков?

— Хотелось научить молодых ребят создавать с помощью нейросетей хорошую музыку. Но программисты, как правило, не знают гармонию и теорию музыки, а музыканты не владеют языками программирования. Для того, чтобы студенты могли решать такие сложные задачи, мало было просто подкинуть им идею, требовался серьезный технологический фундамент.

— Понятно, когда вы судите музыкантов-исполнителей на конкурсах, но в чем заключалась ваша роль наставника в сугубо техническом проекте?

— Проект изначально не имел готового шаблона, и требовалось совместить алгоритмический анализ графов знаний с их звуковым представлением. Моя роль заключалась в формулировке концепции, поиске применимых аналогий между структурой графов и музыкальными связями, а также в консультировании команды на этапе реализации. Я помогала писать базовый программный код проекта, на основе которого участники затем генерировали свои музыкальные произведения. В процессе самого хакатона я проверяла полученные результаты и помогала финалистам доводить их сгенерированные треки до качественного звучания. В итоге оказалось, что трек, гармонию которого выстраивает граф знаний, а нейросеть лишь стилизует его звучание, может получиться по-настоящему красивым.

— Результаты хакатона легли в основу ваших изысканий, и недавно в нескольких международных научных журналах вышли ваши статьи, посвященные искусственному интеллекту как соавтору в создании музыки. Какую главную мысль вы хотели донести?

— Я попыталась ответить на пугающий многих вопрос: заменит ли искусственный интеллект живого человека? Если коротко — нет. ИИ сегодня — это потрясающий исполнитель, но он абсолютно не способен сам придумать глубокий художественный замысел. В своих работах я описала идеальный тандем человека и технологий, который назвала системой "Планировщик — Реализатор". Сначала мы берем граф знаний. Он создает "скелет" будущего трека, раскладывает правильные аккорды и следит, чтобы в композиции была логика и развитие, а не случайный набор звуков. Затем в дело вступает нейросеть. Она берет этот готовый математический каркас и добавляет красивое звучание, нужные тембры, эффекты и стиль. В таком союзе машина перестает быть просто кнопкой "сделай мне трек". Она становится полноценным соавтором, а композитор превращается в режиссера, который управляет технологиями.

— Вы занимаетесь сложным междисциплинарным направлением. Помогают ли его развивать профессиональные объединения, в которых вы состоите как заметный музыкант, — российская ассоциация деятелей культуры и бизнеса "Я Лидер" и международная ассоциация музыкантов и педагогов MTNA?

— Членство в ассоциациях — это в первую очередь возможность говорить на одном языке с лидерами рынка и координировать свои проекты на национальном и международном уровнях. Доступ к передовым образовательным ресурсам помогает внедрять цифровые инструменты в музыкальную среду и доказывать молодой аудитории, что классика — это совсем даже не скучно, ей есть место и в современных технологиях.

— ИИ учится на том, что находит в интернете. Ваши сочинения выложены в крупнейших мировых веб-архивах — Международной библиотеке нот IMSLP и Музыкальном архиве Бориса Тараканова. Зачем вы отдаете свои работы в открытый доступ и как это помогает нейросетям "умнеть"?

— Чтобы нейросети создавали качественную музыку, им нужны правильные учебники. Названные вами архивы — это как раз те цифровые платформы, откуда разработчики со всего мира берут проверенную академическую базу. Открытый доступ к таким нотным текстам "воспитывает вкус" у ИИ. Только на примере качественных партитур алгоритмы можно обучить законам настоящей композиции и драматургии, а не просто слепому копированию звуков.